【作业】大模型评测教程

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
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#人工智能 #深度学习

本文提供了一套详细的指南，探讨如何评估和测试先进的大模型，涉及深度学习技术在实际应用中的性能优化策略。

大模型评测教程

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芷詩
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【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（七）：大模型评测实战
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
05-03 1506
本篇笔记内容主要为【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（七）：大模型评测实战 ，主要对OpenCompass 大模型评测部分详细介绍，欢迎大家交流学习！
（6）大模型评测教程
m0_49134108的博客
01-27 565
在完成本作业时，发现lmdeploy0.2.0部署InternLM2-Chat-7B会报错。还是改用0.1.0版本。使用Opencompass评测，输出结果的csv文件截图如下。可以看到相比于上面的评测结果，部分数据集下降了，部分升高了。
OpenCompass 大模型评测实战——作业
YYYYbhjbhkv_的博客
04-24 1104
建议这边直接用 这个命令， 我使用的时候是运行成功了，但后面依然出现了对应包没有的问题。 这边就出现了 和 这两个包没有的情况，那就 pip install 装上。 实在受不了了，运行了几次，每次都缺包，果断 。再次运行，没有出现缺包的情况，不过也是出现了和教程上说过的问题。先按照教程的做法设置 。但运行发现还是报同样的错误，那就换第二种方法 。这次运行以后没有再出现 的问题了，不过出现了新的问题。出现这个问题是因为缺少 这个包，再 ，然后再次运行。这次终于成功，安心等待结果。想截出来完整的图片，
大模型评测教程OpenCompass(homework)
nty102的博客
01-18 728
【代码】大模型评测教程OpenCompass(homework)
书生浦语·大模型评测教程·第六讲作业
m0_58431543的博客
01-23 550
OpenCompass 大模型评测实战（作业）
2301_80703617的博客
04-25 635
构造新的数据集需要修改至少三个文件，一是opencompass/configs/datasets下面，新建相应的脚本；二是opencompass/opencompass/datasets去构建一个新类，并实现一个load函数，负责把新的数据集以csv/json等格式load进来，并返回DatasetDict形式，传出之后，会在刚才configs里面新建的脚本中拼起来，最终进行append；
OpenCompass大模型评测实战 第七课
weixin_62638966的博客
06-16 1299
1、OpenCompass 亮点开源与复现：提供公平、公开、可复现的评测方案。全面的能力维度：五大维度设计，提供70+个数据集约40万题的模型评测方案。模型支持：已支持20+ HuggingFace 及 API 模型。分布式高效评测：一行命令实现任务分割和分布式评测，快速完成模型全量评测。多样化评测范式：支持零样本、小样本及思维链评测，结合标准型或对话型提示词模板。灵活化拓展：轻松增加新模型、数据集或自定义高级任务分割策略。2、CompassKit：大模型评测全栈工具链。
大模型学习所有的文档和作业
weixin_48339493的博客
01-29 1097
可以支持多专家系统上手版本mkdir hf先到家的目录mkdir hf# 使用 `HuggingFaceCausalLM` 评估由 HuggingFace 的 `AutoModelForCausalLM` 支持的模型# OPT-350M# `HuggingFaceCausalLM` 的初始化参数# 下面是所有模型的共同参数，不特定于 HuggingFaceCausalLMabbr='opt350m', # 结果显示的模型缩写max_seq_len=2048, # 整个序列的最大长度。
Camp4-L1：OpenCompass评测书生大模型实践
fangsfdavid的博客
11-07 832
书生浦语大模型实战营第四期-OpenCompass评测书生大模型实践
L1G2-OpenCompass 评测书生大模型作业
m0_57280180的博客
06-29 366
本文介绍了使用OpenCompass评测工具对InternLM和InternVL模型进行性能评估的实践过程。针对InternLM模型，通过配置环境、下载数据集并执行C-Eval选择题评测任务，展示了命令行和定制化脚本两种评测方式。对于InternVL模型，则利用VLMEvalKit工具包进行多模态评测，覆盖图像描述、视觉问答等任务。评测结果显示两个模型均能较好地完成指定任务。该实践为开发者提供了大模型评测的完整流程参考，包括环境配置、数据集准备、评测执行和结果分析等关键步骤。
【 书生·浦语大模型实战营】作业（七）：大模型实战评测
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
05-03 657
导读：本篇笔记内容主要为 【书生·浦语大模型实战营】作业（七）：大模型实战评测的作业 主要对OpenCompass大模型实战评测部分及流程详细介绍，欢迎大家交流学习！
书生·浦语大模型第二期实战营第七节-OpenCompass 大模型评测实战 笔记和作业
aaaccc444的博客
04-24 786
书生·浦语大模型第二期实战营第六节-OpenCompass 大模型评测实战 笔记和作业
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 229
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 408
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
最新发布
2501_92808811的博客
11-25 285
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 407
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 400
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1901
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 498
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
SpringBoot心理健康咨询系统开发教程与源码
该系统可以作为课程设计、毕业设计、作业以及项目初期立项的演示项目。由于项目代码经过测试并运行成功，平均答辩评审分数高达96分，因此用户可以放心下载并使用。 ### 知识点一：SpringBoot框架 SpringBoot是一个...
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